实时计算 Flink版

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【资料合集】Apache Flink 精选PDF下载
Apache Flink是一款分布式、高性能的开源流式处理框架,本文收集整理了Apache Flink相关的PDF和文章资料,供大家参考。
Flink技术源码解析(一):Flink概述与源码研读准备
一、前言 Apache Flink作为一款高吞吐量、低延迟的针对流数据和批数据的分布式实时处理引擎,是当前实时处理领域的一颗炙手可热的新星。关于Flink与其它主流实时大数据处理引擎Storm、Spark Streaming的不同与优势,可参考https://blog.csdn.net/cm_chenmin/article/details/53072498。 出于技术人对技术本能的好奇与冲动,
数据仓库介绍与实时数仓案例
1.数据仓库简介 数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。
深入理解Flink Streaming SQL
序言        时效性提升数据的价值,所以Flink这样的流式(Streaming)计算系统应用得越来越广泛。        广大的普通用户决定一个产品的界面和接口。       ETL开发者需要简单而有效的开发工具,从而把更多时间花在理业务和对口径上。  &n
【阿里在线技术峰会】蒋晓伟:Blink计算引擎
在首届阿里巴巴在线峰会上,阿里资深搜索专家蒋晓伟为大家带来了题为《Blink计算引擎》的分享,相比于Flink,在上层,Blink具有批和流一体化的完备Table API,使得其能够支撑各类业务需求;在底层,Blink重新开发了兼容Flink以及生态的Runtime,实现了流处理和批处理完美的统一。
修改代码150万行!Apache Flink 1.9.0做了这些重大修改!
阿里妹导读:8月22日,Apache Flink 1.9.0 正式发布。早在今年1月,阿里便宣布将内部过去几年打磨的大数据处理引擎Blink进行开源并向 Apache Flink 贡献代码。此次版本在结构上有重大变更,修改代码达150万行,接下来,我们一起梳理 Flink 1.9.0 中非常值得关注的重要功能与特性。
Blink 有何特别之处?菜鸟供应链场景最佳实践
> 作者:晨笙、缘桥 菜鸟供应链业务链路长、节点多、实体多,使得技术团队在建设供应链实时数仓的过程中,面临着诸多挑战,如:如何实现实时变Key统计?如何实现实时超时统计?如何进行有效地资源优化?如何提升多实时流关联效率?如何提升实时作业的开发效率? 而 Blink 能否解决这些问题?下面一起来深入了解。 ## 背景 菜鸟从2017年4月开始探索 Blink(即 Apache
现代流式计算的基石:Google DataFlow
0. 引言 今天这篇继续讲流式计算。毫无疑问,Apache Flink 和 Apache Spark (Structured Streaming)现在是实时流计算领域的两个最火热的话题了。那么为什么要介绍 Google Dataflow 呢?Streaming Systems 这本书在分析 Fli...
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